低准确率（约50%）的SSL（BYOL/MAE/VICReg）在高光谱作物胁迫数据上——我遗漏了什么？[R]

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摘要

一位研究者分享其在白菜氮缺乏检测中，使用SSL方法（BYOL、MAE、VICReg）进行高光谱作物胁迫分类时仅获得约50%准确率的困境，寻求关于更适合光谱数据的SSL技术、特征工程和模型架构的建议。

我正在研究一个用于氮缺乏检测的白菜高光谱数据集。数据集包含3个类别：健康、轻度氮胁迫、重度氮胁迫。我尝试使用自监督学习（SSL）进行表示学习，然后进行微调以进行分类。 **已尝试的方法：** - 尝试了多种SSL方法：BYOL、MAE、VICReg - 使用了数据增强（光谱噪声、掩码、缩放等） - 用分类头进行微调 - 使用准确率和F1分数进行评估 **问题：** 无论我怎么尝试，性能都卡在： - 准确率：约45–50% - F1分数：也很低（约0.5） 这几乎不比随机好多少（因为3个类别 ≈ 33%）。 **我的设置：** - 高光谱数据（数百个波段） - 1D/基于块的模型（ViT风格） - SSL预训练 → 微调流程 - 也尝试了k-NN和线性探针（效果仍然很差） **我怀疑的原因：** - 类别之间可能光谱上不太可分 - SSL方法是为RGB设计的，可能不适应 - 数据增强可能反而有害 - 模型没有捕获光谱特有的模式 **我寻求的建议：** 非常希望能得到以下方面的建议： **更好的SSL方法用于高光谱数据** - VICReg真的是这里的最佳选择吗？ - 我应该尝试掩码光谱建模吗？ **特征工程** - 我应该加入植被指数（NDVI等）吗？ - 训练前进行PCA？ **模型架构** - 1D CNN vs ViT vs 混合模型？ - 是否有经过验证的高光谱专用架构？ **评估** - 验证SSL表示的最佳方法？ - 有什么技巧能提高线性探针结果吗？ **一般建议** - 有人做过植物胁迫/高光谱分类吗？常见做法
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